python建立一个空数组并将数据写入

以下是Python中建立空数组并将数据写入的示例代码：

# 建立一个空数组
my_array = []

# 将数据写入数组
my_array.append(1)
my_array.append(2)
my_array.append(3)

# 打印数组
print(my_array)

输出结果为：

[1, 2, 3]

在上面的示例中，我们首先使用空的中括号 `[]` 建立了一个空数组 `my_array`。然后，我们使用 `append()` 方法将数据 1、2 和 3 写入了数组中。最后，我们使用 `print()` 函数打印了数组内容。

相关问题

python 写入excel

要在Python中写入Excel，可以使用xlwt模块。首先需要导入xlwt模块，并创建一个Excel表格类型的文件。然后在表格中建立一张sheet表单。接下来，可以使用循环将指定值写入sheet的不同单元格中。最后，将文件保存。下面是一个例子代码：

import numpy as np
import xlwt

# 随机生成一个3×4的数组（值不超过10）
data = np.random.randint(10, size=(3, 4))

# 创建excel表格类型文件
book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8', style_compression=0)

# 在excel表格类型文件中建立一张sheet表单
sheet = book.add_sheet('sheet1', cell_overwrite_ok=True)

# 将指定值写入sheet
for i in range(data.shape<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* [【Python】将数据写入excel文件中](https://blog.csdn.net/qq_40445009/article/details/130396876)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *2* *3* [python实现将数据写入Excel文件中](https://blog.csdn.net/guoxuying/article/details/112470819)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

airflow dag写一个数组遍历，逐条存DB的demo。

### 回答1：

答：您可以使用Airflow DAG来实现数组遍历逐条存储到数据库的功能，实现方法如下：1. 首先，在DAG中设置一个PythonOperator，用于获取数组的值；2. 然后，使用PythonOperator的for循环遍历数组；3. 接着，利用MySQLOperator将遍历得到的结果逐条写入数据库；4. 最后，使用PythonOperator检查数据库中的数据是否已经正确写入。

### 回答2：
Airflow DAG 可以用来编写定期执行的工作流，即有向无环图。我们可以通过编写DAG 来实现一个数组遍历，逐条将元素存入数据库的例子。

首先，我们需要定义一个Python函数，该函数用于遍历数组并将元素逐条存入数据库。假设数据库使用的是MySQL，并已经建立了名为"my_table" 的表，包含两个列 "id" 和 "data"。

import mysql.connector

def save_to_db(data):
    # 建立数据库连接
    cnx = mysql.connector.connect(user='your_username', password='your_password', host='your_host', database='your_database')

    # 创建游标对象
    cursor = cnx.cursor()

    for item in data:
        # 将每个元素插入数据库
        query = "INSERT INTO my_table (data) VALUES (%s)"
        cursor.execute(query, (item,))

    # 提交更改
    cnx.commit()

    # 关闭游标和数据库连接
    cursor.close()
    cnx.close()

接下来，我们可以使用 `PythonOperator` 创建一个任务，将该任务添加到DAG，并指定其调度规则。

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
}

def task_function():
    data = [1, 2, 3, 4, 5]  # 假设要存入数据库的数组
    save_to_db(data)

with DAG('array_to_db_dag', schedule_interval='@daily', default_args=default_args) as dag:
    task = PythonOperator(
        task_id='save_array_to_db_task',
        python_callable=task_function,
    )

    task

在这个示例中，我们创建了一个名为 `array_to_db_dag` 的DAG，调度规则为每天执行一次。我们定义了一个名为 `save_array_to_db_task` 的任务，该任务使用了前面定义的函数 `task_function`，利用 `save_to_db(data)` 将数组逐条存入数据库。

最后，我们可以将这个DAG部署到Airflow中运行。DAG 被调度执行后，任务 `save_array_to_db_task` 会遍历数组，并逐条将元素存入数据库中的 "my_table" 表中。

这就是一个使用Airflow DAG 的数组遍历逐条存入数据库的例子。

### 回答3：
Airflow的DAG可以用来定义和调度工作流任务，包含了一系列的任务和它们之间的依赖关系。在这个问题中，我们需要使用Airflow的DAG来编写一个示例，遍历一个数组，并逐条将其存储到数据库中。

首先，我们需要导入所需的库和模块，包括Airflow的DAG模块、Python的Datetime模块、Python的数据库模块（如pymysql）等。

然后，我们可以定义一个函数来将数组中的元素插入数据库中。这个函数可以接受数组和数据库连接作为参数，并通过数据库连接执行插入操作。

接下来，在DAG中，我们可以使用PythonOperator来定义一个可执行的任务，将数组中的元素插入数据库中。我们可以将数组和数据库连接作为参数传递给任务函数，并在任务函数中调用上面定义的函数将元素插入数据库。

然后，我们可以使用Python的for循环来遍历数组，并为每个元素创建一个任务。我们使用遍历出来的元素作为参数，并将其传递给任务函数。

最后，我们可以定义DAG的依赖关系。我们可以通过设置任务之间的依赖关系来确保它们按顺序执行，并将结果存储到数据库中。

在DAG定义的最后，我们需要使用Airflow的默认参数来设置任务的调度时间、重试策略等选项。

这样，我们就可以使用Airflow的DAG来遍历数组，并逐条将其存储到数据库中。我们可以通过Airflow的Web界面来监控和管理这个任务，并查看任务的执行情况和结果。